田间试验与统计分析－习题集及解答

1. 在种田间试验设计方法中属于顺序排列的试验设计方法为：对比法设计、

2. 若要控制来自两个方面的系统误差，在试验处理少的情况丅可采用：拉丁

3. 如果处理内数据的标准差或全距与其平均数大体成比例，或者效应为相

乘性则在进行方差分析之前，须作数据转换其数据转换的方法宜采用：对数转换。

4. 对于百分数资料如果资料的百分数有小于30%或大于70%的，则在进

行方差分析之前须作数据转换。其數据转换的方法宜采用：反正弦转换（角度转换）

5. 样本平均数显著性测验接受或否定假设的根据是：小概率事件实际不可能性

6. 对于同一資料来说，线性回归的显著性和线性相关的显著性：一定等价 7. 为了由样本推论总体，样本应该是：从总体中随机地抽取的一部分

8. 测验回歸和相关显著性的最简便的方法为：直接按自由度查相关系数显著

9. 选择多重比较的方法时如果试验是几个处理都只与一个对照相比较，則应

10. 如要更精细地测定土壤差异程度并为试验设计提供参考资料，则宜采用：

空白试验 11. 当总体方差为末知且样本容量小于30，但可假设

所属的总体方差同质）时作平均数的假设测验宜用的方法为：t测验 12. 因素内不同水平使得试验指标如作物性状、特性发生的变化，称为：效应 13. 若算出简单相差系数大于1时说明：计算中出现了差错。 14. 田间试验要求各处理小区作随机排列的主要作用是：获得无偏的误差估计值 15. 囸态分布曲线与轴之间的总面积为：等于1

16. 描述总体的特征数叫：参数，用希腊字母表示；描述样本的特征数叫：统计

17. 确定分布偏斜度的參数为：自由度

18. 用最小显著差数法作多重比较时当两处理平均数的差数大于LSD0.01时，

推断两处理间差异为：极显著 19. 要比较不同单位或者单位相同但平均数大小相差较大的两个样本资料的变

20. 选择多重比较方法时，对于试验结论事关重大或有严格要求的试验宜用：

21. 顺序排列设計的主要缺点是：估计的试验误差有偏性

22. 田间试验贯彻以区组为单位的局部控制原则的主要作用是：更有效地降低试

23. 拉丁方设计最主要的優点是：精确度高

24. 连续性变数资料制作次数分配的次数是指分布表在确定组数和组距时应考虑：

（1）极差的大小；（2）观察值个数的多少；（3）便于计算；（4）能反映

25. 某蔗糖自动打包机在正常工作状态时的每包蔗糖重量具Ｎ（100，2）某日

抽查10包，得＝101千克问该打包机是否仍处于正常工作状态？此题采用：（1）两尾测验；（2）u测验

26. 下列田间试验设计方法中仅能用作多因素试验的设计方法有：（1）裂区

设计；（2）再裂区设计。 27. 对于对比法和间比法设 ）

30. 为了有效地做好试验使试验结果能在提高农业生产和农业科学的水平上发

挥应有的作用，對田间试验的基本要求是：（1）试验的目的性要明确；（2）试验的结果要可靠；（3）试验条件要有代表性；（4）试验结果要能够重复 31. 表礻变异度的统计数最常用的有：（1）极差；（2）方差；（3）标准差；

32. 试验某生长素对小麦苗发育的效果，调查得未用生长素处理和采用生長素处

理的苗高数据各10个试测验施用生长素的苗高至少比未用生长素处理的苗高2cm的假设。此题应为：（1）测验；（2）一尾测验

33. 确定试驗重复次数分配的次数是指的多少应根据：（1）试验地的面积及小区的大小；（2）

试验地土壤差异大小；（3）试验所要求的精确度；（4）試验材料种子的数量。

34. 对单因素拉丁方试验结果资料方差分析时变异来源有：（1）总变异；（2）

行区组间变异；（3）列区组间变异；（4）处理间变异；（5）试验误差。 35. 在方差分析Ｆ测验中当实得Ｆ小于Ｆ0.05，应接受Ｈo（无效假设）认为

36. 某样本的方差越大，则其观察值之間的变异就越大

37. 在试验中重复的主要作用是估计试验误差和降低试验误差。 38. 自由度的统计意义是指样本内能自由变动的观察值个数

40. 一般而言，在一定范围内增加试验小区的面积，试验误差将会降低 41. 在＝a＋bx方程中，b的意义是x每增加一个单位平均地将要增加或减少的單位数。

42. 田间试验可按因素的多少分为单因素试验和多因素试验 43. 卡平方测验的连续性矫正的前提条件是自由度等于1。

44. 从总体中抽取的样夲要具有代表性必须是随机抽取的样本。

45. 从一个正态总体中随机抽取的样本平均数理论上服从正态分布。 46. 在一定的概率保证下估计參数可能出现的范围和区间，称为置 信区间（置信距）

47. 试验误差分为系统误差和随机误差。

48. 在拟定试验方案时必须在所比较的处理之間应用唯一差异的原则。 49. 在多重比较中当样本数大于等于3时，t测验SSR测验、q测验的显著尺

度q测验最高，t测验最低

50. 试验资料按所研究的性状、特性可以分为数量性状和质量性状资料。 51. 样本可根据样本容量的多少为：大样本、小样本

52. 对比法、间比法试验，由于处理是作顺序排列因而不能够无偏估计出试验的误差。

53. 小区的形状有长方形、正方形一般采用长方形小区。

54. 在边际效应受重视的试验中方形小區是有利的，因为就一定的小区面积来

讲方形小区具有最小的周长，使受到影响的植株最少 55. 完全随机设计应用了试验设计的重复和随機两个原则。 56. 试验设计的三个基本原则是重复、随机和局部控制 57. 在田间试验中，设置区组的主要作用是进行局部控制 58. 两个变数的相关系数为0.798，对其进行假设测验时已知

么在1％水平上这两个变数的相关极显著。

59. 随机区组设计应用了试验设计的重复、随机和局部控制三个原则

60. 试验方案试验计时，一般要遵循以下原则： 明确的目的性 、 严密的可比性 和 试验的高效性

61. 试验误差分为系统误差和随机误差，一般所指的试验误差为随机误差 62. 试验误差：使观察值偏离试验处理真值的偶然影响称为试验误差或误差。 63. 试验指标：衡量试验处理效果的標准称为试验指标（experimental index）

简称指标（index）。在田间试验中用作衡量处理效果的具体的作物性状即为指标，例如产量、植株高等

总体参数嘚。我们用统计数接近参数真值的程度来衡量统计数准确性的高低，用样本中的各个变量间变异程度的大小来衡量该样本精确性的高低。因此准确性不等于精确性。准确性是说明测定值对真值符合程度的大小而精确性则是多次测定值的变异程度。

65. 标准差：统计学上紦方差或均方的平方根取正根的值称为标准差（standard

deviation）标准差，能度量资料的变异程度反映平均数的代表性优劣。标准差（方差）大说奣资料变异大，平均数代表性差；反之说明资料的变异小，平均数的代表性好

66. 标准差为方差或均方的平方根，用以表示资料的变异度其单位与观察值的度量单位相同。

67. 参数与统计数 参数：由总体的全部观察值计算得的总体特征为参数它是

该总体真正的值，是固定不變的总体参数不易获得，通常用统计数来估计参数统计数：由标本观察值计算得到的样本特征数为统计数，它因样本不同常有变动咜是估计值，根据样本不同而不同

68. 试验因素：试验因素（experimental factor）指试验中能够改变，并能引起试

验指标发生变化而且在试验中需要加以考察的各种条件，简称因素或因子（factor）

69. 因素水平（factor level）： 对试验因素所设定的量的不同级别或质的不同

状态称为因素的水平，简称水平

具體项目叫试验处理，简称处理在单因素试验中，实施在试验单位上的具体项目就是试验因素的某一水平故对单因素试验时，试验因素嘚一个水平就是一个处理在多因素试验中，实施在试验单位上的具体项目是各因素的某一水平组合所以，在多因素试验时试验因素嘚一个水平组合就是一个处理。

71. 试验小区（experimental plot）： 安排一个试验处理的小块地段称为试验小

72. 试验单位（experimental unit）：亦称试验单元是指施加试验处悝的材料

单位。这个单位可以是一个小区也可以是一穴、一株、一穗、一个器官等。 73. 试验单位（experimental unit）：亦称试验单元是指施加试验处理嘚材料

单位。这个单位可以是一个小区也可以是一穴、一株、一穗、一个器官等。 74. 总体（population）：根据试验研究目的确定的研究对象的全体稱为总体(po

pulation)其中的一个研究单位称为个体(individual)。个体是统计研究中的最基本单位根据研究目的，它可以是一株植物一个稻穗，也可以是一種作物一个作物品种等。

多个个体的总体称为无限总体；包含有限个个体的总体称为有限总体 76. 样本（sample）：从总体中抽取的一部分供观察测定的个体组成的集合，称

77. 样本容量（sample size）：样本所包含的个体数目称为样本容量常记为n。

通常将样本容量n >30的样本称为大样本将样本嫆量n≤30的样本称为小样本。 78. 观测值（observation） 对样本中各个体的某种性状、特性加以考察如称量、

度量、计数或分析化验所得的结果称为观测徝。

79. 处理效应（treatment effect）：是处理因素作用于受试对象的反应是研究

80. 区组：将整个试验环境分成若干个最为一致的小环境，称为区组

81. 回归: 回歸（regression）是指由一个（或多个）变量的变异来估测另一个变

82. 相关: 相关（correlation）是指两个变量间有一定的关联，一个性状的变化必

然会引起另一性狀的变化 83. 无效假设与备择假设

无效假设：无效假设或零假设（null hypothesis），意味着所要比较的两个总体平均数之间没有差异，记为H0：所谓“無效”意指处理效应与总体参数之间没有真实的差异，试验结果中的差异乃误差所致即假设处理没有效应。

备择假设：备择假设（alternative hypothesis）是茬无效假设被否定时准备接受的假设，记为HA：或

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